不能 `filter()` 一个数字列，即使 `r` 说它是一个数字（`typeof()` 是 "double"）

Question

我是 r 的新手，但我环顾四周并尝试了我能想到的一切。这是一步一步的：

从 Qualtrics 中提取数据到 csv
使用 read_csv()（使用 read.csv() 更难）删除所有（在本例中为 3）header 行并将其中一个保存到 names()
使用 read_csv 提取数据并使用 names()
根据数值过滤Duration (in seconds) 无效。也就是说，`filter('Duration (in seconds)' == 0) 产生一个没有观察值的数据框。

我有：

成功过滤其他数值列
已验证 typeof(test$'Duration (in seconds)') 是“double”
已验证 read_csv() 将 'Duration (in seconds)' 导入为双精度（即 'Duration (in seconds)' = col_double()）

示例代码

df_names <- read_csv("file.csv", n_max=0) %>% names()
test <- read_csv("file.csv", skip=3, col_names=df_names, trim_ws = T)
test2 <- test %>% filter('Duration (in seconds)' == 0) #no rows but should be 6
test2 <- test %>% filter('Duration (in seconds)' > 0) #all rows but should be 3

数据：file.csv

Answer 1

在引用您的变量名称时尝试用反引号替换您的引号：

test2 <- test %>% filter(`Duration (in seconds)` == 0) #no rows but should be 6
test2 <- test %>% filter(`Duration (in seconds)` > 0) #all rows but should be 3

说明：引号表示R中的字符串；由于您的列不是字符串，因此您的原始过滤器命令不会 select 您想要的列，因此不会 return 过滤数据框中的任何行。

反引号在 R 中有，但其中之一是为您提供一种引用非句法名称的方法。我们需要在这个例子中使用反引号，因为你的列名中有空格。如果我们不这样做，R 会假定 Duration (in seconds) 中的每个单词都是一个单独的对象，这将是非句法的并引发错误。

Answer 2

使用 base R

中的 subset

subset(test, `Duration (in seconds)` == 0)

不能 `filter()` 一个数字列，即使 `r` 说它是一个数字（`typeof()` 是 "double"）

Can't `filter()` a numeric column even though `r` says it is a number (`typeof()` is "double")

r

csv

dplyr

qualtrics

readr